神經網絡學習筆記（2）：過擬合
模型複雜度圖表： 判斷是否出現欠擬合過擬合 避免過擬合： 過擬合的函數提供了更小的誤差，對誤差函數進行調整： 懲罰weights 使用L1正則化時，我們希望得到稀疏向量，他表示較小權重趨向0 L2正則化得出較小齊權的向量
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